Rapport de Marché : Nvidia & Concurrents

1. Prix des Actions et Performance Financière

Prix des Actions Actuels & Performance sur 1 An : Nvidia (NVDA) et ses pairs ont connu des performances boursières divergentes au cours de l’année dernière. L’action de Nvidia a grimpé en 2024 – augmentant d’environ 171% sur l’année​ nasdaq.com– soutenue par une demande croissante pour ses puces AI. Elle se négocie récemment autour de 110 $ par action (mars 2025) après un recul début 2025​ tradingview.com. AMD (AMD) n’a pas bénéficié de la même flambée – ses actions ont en fait chuté d’environ 18% en 2024​ fool.comen raison de la prudence des investisseurs, et sont proches de 100 $ début 2025​ ir.amd.com. Intel (INTC) a fortement sous-performé : son prix d’action s’est effondré à environ 20 $ (mars 2025) – près de niveaux bas de plusieurs décennies​ marketwatch.com– reflétant d’énormes pertes et un outlook affaibli. En revanche, Qualcomm (QCOM) a eu un parcours plus modeste ; elle a terminé 2024 avec une hausse d’environ 8%​ macrotrends.net et se négocie autour de 155 $ aujourd’hui​ macrotrends.net, soutenue par un rebond technologique plus large et la croissance dans des segments hors smartphones. Apple (AAPL), bien qu’elle ne soit pas un fournisseur de GPU à proprement parler, reste un géant de l’industrie avec une action proche de ses plus hauts historiques (environ 240-245 $ début 2025, avec une capitalisation boursière d’environ 3,7 trillions de dollars)​ investor.apple.com, reflétant une croissance soutenue et la confiance des investisseurs dans sa stratégie en matière de semi-conducteurs. Le tableau ci-dessous résume les métriques boursières récentes :

<small>¹ Le P/E à terme de Qualcomm est relativement bas car une grande partie de ses bénéfices provient des licences.
² Le stock d’Apple a rapporté ~47% en 2024 (de ~166 $ à ~245 $), reflétant sa résilience en tant que grande capitalisation.</small>

Points Forts Financiers (FY 2024) : Les derniers résultats financiers de Nvidia soulignent sa croissance explosive dans le cadre de l’essor de l’IA. Au cours de l’exercice 2024, le chiffre d’affaires de Nvidia a plus que doublé pour atteindre 60,9  milliards $ (↑126 % en glissement annuel) avec des ventes trimestrielles record de 22,1  milliards $ au T4​ investor.nvidia.com. Le chiffre d’affaires du centre de données – principalement issu des GPU accélérateurs AI – a atteint 18,4  milliards $ au T4 seulement (en hausse de 409 % en glissement annuel)​ investor.nvidia.com, entraînant d’énormes gains de profit (Q4 GAAP EPS en hausse de 765 % en glissement annuel)​ investor.nvidia.com. Cela place la marge brute de Nvidia autour de 75 %​ investing.com– exceptionnellement élevée – et souligne sa position dominante et son pouvoir de tarification dans les puces AI. AMD a également connu une année record: le chiffre d’affaires de 2024 a augmenté d’environ 14% pour atteindre 25,8  milliards $​ ir.amd.com, grâce à de fortes ventes de CPU serveurs EPYC et d’accélérateurs AI Instinct (>5  milliards $ de ventes de GPU) qui ont presque doublé son segment de centre de données​ ir.amd.com. Le T4 2024 d’AMD a été particulièrement fort (chiffre d’affaires record de 7,7 milliards $, +24 % en glissement annuel)​ ir.amd.com​ ir.amd.com, traduisant un bénéfice non-GAAP solide (3,31 $ EPS FY24)​ ir.amd.com. En revanche, les finances d’Intel se sont détériorées : chiffre d’affaires de l’année complète 2024 d’environ 53  milliards $ (–2 % en glissement annuel)​ intc.com avec une perte nette stupéfiante de 18,7  milliards $​ macrotrends.net alors que l’entreprise luttait avec la baisse de la part de marché des CPU PC/serveurs et des dépenses élevées. Les marges bénéficiaires d’Intel sont devenues profondément négatives (marge nette de –35 % au T4 2024)​ macrotrends.net, reflétant des amortissements et des usines sous-utilisées. Le chiffre d’affaires de Qualcomm pour l’exercice 2024 s’est élevé à environ 39  milliards $ (≈9 % de croissance en glissement annuel)​ futurumgroup.com. Bien que les ventes de puces pour smartphones représentent encore ~75 % de son chiffre d’affaires de puces​ barrons.com, Qualcomm a bénéficié de la diversification : sa division automobile a atteint 2,9  milliards $ pour l’exercice 2024 (croissance de 68 % en glissement annuel, un record)​ futurumgroup.com, et son segment de téléphones a connu un rebond en fin d’année (QCT téléphones +12 % en glissement annuel au T4)​ futurumgroup.com. Apple, bien qu’elle ne rapporte pas de données spécifiques sur les GPU, a affiché un chiffre d’affaires de 391  milliards $ en 2024 (une modeste augmentation de 2 %​ macrotrends.net) avec des bénéfices solides, qui financent sa R&D agressive dans les puces personnalisées (comme les SoC de la série M). Dans l’ensemble, Nvidia est en tête en termes de croissance et de marges, AMD s’améliore avec des ventes record, Qualcomm montre une expansion constante, et Intel fait face à de fortes pressions financières.

Prévisions à Court Terme (Prochains 12 Mois) : Malgré la volatilité récente, les analystes restent optimistes sur Nvidia et d’autres actions axées sur l’IA. Les objectifs de prix consensuels à 12 mois pour NVDA se regroupent dans la plage de 160 $–200 $+ ​ investing.com, impliquant un potentiel considérable de hausse par rapport aux niveaux actuels, car la demande de puces AI devrait rester forte. De nombreux analystes réitèrent des notes d’achat sur Nvidia, citant son écosystème AI dominant et son élan de bénéfices robuste. Pour AMD, Wall Street voit également un potentiel de hausse : l’objectif moyen sur 1 an est d’environ 156 $ (estimation haute de 250 $), ~60 % au-dessus de son prix actuel, reflétant l’optimisme selon lequel les nouveaux produits d’AMD (comme les GPU AI MI300 et les CPU Zen4C/Zen5) capteront une part de marché croissante. L’outlook à court terme d’Intel est prudent – après sa chute drastique, la plupart des prévisions sont modestes. Les analystes prévoient seulement une légère reprise pour INTC (les objectifs sont souvent dans les bas 20 $​ tipranks.com), lié à la capacité d’Intel à stabiliser son activité en 2025. Qualcomm devrait rester stable : avec une demande de smartphones se stabilisant, les objectifs consensuels sont dans les 160 $ à 170 $​ coincodex.com (gains à un chiffre), car la croissance dans l’automobile et l’IoT pourrait compenser la menace du modem interne d’Apple. Le stock d’Apple est prévu pour rester un acteur du marché ; les rachats continus et les nouveaux cycles de produits (par exemple, les appareils AR/VR) soutiennent une montée graduelle – de nombreux analystes ont des objectifs à 12 mois dans la plage de 180 $ à 200 $+ (ajustés pour le fractionnement d’actions de 2024), tenant compte de ses bénéfices résilients. En résumé, le consensus à court terme considère Nvidia et AMD comme les principaux acteurs de croissance dans les puces AI, avec des attentes plus tempérées ou axées sur la valeur pour Intel, Qualcomm et Apple au cours de l’année à venir.

Perspectives à Long Terme (2025–2030) : Au cours du reste de la décennie, le marché des GPU et des semi-conducteurs AI est prêt pour une expansion énorme, bénéficiant à Nvidia mais intensifiant également la concurrence. Les prévisions de l’industrie projettent que le marché mondial des GPU pourrait passer d’environ 41  milliards $ en 2022 à 395  milliards $ d’ici 2030 (environ 32,7 % de TCAC sur la période)​ globenewswire.com, alimenté par l’informatique haute performance, les jeux, et surtout l’accélération AI. Nvidia est largement attendu pour maintenir son leadership jusqu’en 2030, tirant parti de son avance technologique et de son écosystème logiciel (CUDA, frameworks AI) pour rester en avance sur ses rivaux. Les analystes anticipent que Nvidia continuera à livrer une forte croissance du chiffre d’affaires dans les années à venir, bien que probablement à un rythme plus modéré après le pic de 2024. Par exemple, un analyste a récemment révisé son objectif de 2 ans pour NVDA à 170 $ (contre 195 $) en raison d’incertitudes à court terme, mais a tout de même souligné l’optimisme à long terme en disant que “les leaders de l’IA comme Nvidia [pourraient] atteindre des sommets historiques dans la seconde moitié de 2025” et au-delà​ tradingview.com. Les perspectives à long terme d’AMD semblent également positives : d’ici 2030, AMD vise à combler l’écart avec Nvidia en matière de GPU et à élargir son empreinte dans le centre de données. Sa feuille de route pour les GPU 5nm et 3nm, ainsi que l’intégration de la technologie FPGA de Xilinx, pourraient donner naissance à des accélérateurs AI compétitifs et à des puces adaptatives. Si AMD continue à exécuter (comme on l’a vu avec les CPU EPYC gagnant des parts de marché), les analystes prévoient une croissance substantielle des bénéfices, ce qui pourrait faire monter son action au cours des 5+ prochaines années. L’avenir d’Intel est plus incertain ; pour se redresser d’ici 2030, Intel doit réussir à augmenter ses nouvelles nœuds de processus et peut-être restructurer (certains ont même spéculé sur une séparation entre conception et fabrication​ nasdaq.com​ nasdaq.com). Si Intel parvient à résoudre ses retards technologiques d’ici le milieu de la décennie et à revenir dans la course aux GPU/AI (avec ses prochaines architectures Ponte Vecchio et Falcon Shores, ou via ses unités Mobileye et Habana), son action pourrait se redresser. Cependant, cela nécessite de surmonter une concurrence intense et possiblement d’adopter des stratégies radicalement nouvelles – un pari difficile. Qualcomm entre 2025 et 2030 devrait évoluer d’un fournisseur de puces centré sur le mobile à un fournisseur de puces diversifié. L’entreprise investit dans des processeurs PC (CPU Oryon issus de son acquisition de Nuvia) et des capacités AI à la périphérie, ce qui pourrait ouvrir de nouveaux flux de revenus. D’ici 2030, le marché adressable de Qualcomm (automobile, IoT, AR/VR, PC) sera beaucoup plus vaste que le TAM des smartphones d’aujourd’hui, et si elle exécute bien, une croissance régulière dans ces domaines pourrait entraîner une appréciation de l’action. Apple continuera probablement à concevoir des puces de pointe en interne (pour Mac, iPhones, et possiblement des appareils de réalité augmentée ou même une voiture Apple). Bien qu’Apple ne vende pas de puces à l’extérieur, son leadership en silicium (par exemple, les puces M3 3nm avec des GPU intégrés puissants) pourrait exercer une pression indirecte sur Nvidia/AMD dans tous les marchés où leurs écosystèmes se chevauchent (comme les ordinateurs portables haut de gamme ou les plateformes AR émergentes). Dans l’ensemble, jusqu’en 2030, les investisseurs s’attendent à ce qu’une demande robuste pour les processeurs AI et graphiques stimule le secteur, avec Nvidia et AMD positionnés comme principaux bénéficiaires, et un potentiel de redressement significatif mais plus spéculatif pour Intel. Les projections d’experts pour le plus large marché de l’informatique AI soulignent cette croissance : il devrait exploser de 131  milliards $ en 2024 à 453  milliards $ d’ici 2027​ reuters.com, indiquant que le gâteau croît rapidement pour tous les principaux fabricants de puces s’ils peuvent sécuriser leur part.

2. Analyse de Marché et Paysage Concurrentiel

Position de Marché de Nvidia vs Concurrents : Nvidia se positionne comme le leader incontesté de l’industrie des GPU, notamment dans des secteurs à haute performance comme les graphiques de jeux et les accélérateurs AI. À la fin de 2024, Nvidia détenait environ 80–90 % du marché des GPU discrets en part unitaire, selon le trimestre​ tomshardware.com. Par exemple, au T4 2024, Nvidia a détenu 82 % des expéditions de cartes graphiques additionnelles de bureau, écrasant les 17 % d’AMD et la part naissante de 1 % d’Intel​ tomshardware.com. Cette domination est encore plus prononcée dans le domaine des centres de données et de l’IA – la part de Nvidia dans le matériel d’accélérateur pour l’apprentissage profond est estimée à plus de 80–90 %, grâce à l’adoption généralisée de ses A100 et H100 GPU dans les centres de cloud et de recherche. La capitalisation boursière de Nvidia (environ 1 trillion $) réflète également son leadership et la confiance des investisseurs dans le maintien de cette position​ reuters.com. Cela dit, la concurrence s’intensifie : AMD est le rival traditionnel le plus proche de Nvidia dans les GPU, et elle a récupéré une part de marché. À la fin de 2024, AMD a réussi à gagner environ 7 points de pourcentage de part de GPU à Nvidia (bien que largement en raison des contraintes d’approvisionnement de Nvidia)​ tomshardware.com. La nouvelle série Radeon RX 7000 d’AMD (architecture RDNA3) et la prochaine RX 8000 (RDNA4) visent à défier Nvidia en matière de rapport qualité/prix en gaming. Plus critique encore, les accélérateurs Instinct MI200/MI300 d’AMD visent le point fort de Nvidia dans l’IA – et les victoires récentes (par exemple, les GPU AMD dans de supercalculateurs majeurs et des déploiements cloud) montrent qu’elle peut concurrencer dans le haut de gamme. Intel, un nouvel entrant dans les graphiques discrets, reste un acteur mineur mais ne peut pas être ignoré. Sa gamme de GPU Arc lancée en 2022–2023 pour ordinateurs portables et de bureau a lentement augmenté pour atteindre 1–2 % de part de marché​ tomshardware.com. Intel exploite son approche intégrative (CPU avec des GPU intégrés décents et logiciel oneAPI) pour se tailler une niche, et a des projets pour des architectures GPU successives (Battlemage, Celestial) afin d’améliorer les performances. Dans des marchés spécialisés, Qualcomm et Apple occupent des positions solides dans les graphiques intégrés/mobiles. Le GPU Adreno de Qualcomm domine les graphiques des smartphones Android, et les GPU internes d’Apple (dans les puces de série A et M) lui donnent des performances graphiques de premier ordre dans les téléphones et les PC. Bien qu’aucun ne vende directement des GPU autonomes, ils concurrencent indirectement en réduisant le TAM pour les GPU discrets – par exemple, les Macs alimentés par M1/M2 d’Apple n’ont plus besoin de graphiques Nvidia ou AMD pour la plupart des utilisateurs, et les prochaines puces pour ordinateurs portables Snapdragon X Elite de Qualcomm pourraient défier les GPU discrets bas de gamme dans les ordinateurs portables. De plus, des startups émergentes de puces AI et des efforts internes par des géants technologiques ajoutent à la concurrence. Des entreprises comme Graphcore, Cerebras, et Habana (appartenant à Intel) ont développé des architectures novatrices (IPU de Graphcore, moteur à échelle de wafer de Cerebras, etc.) comme alternatives aux accélérateurs AI. Jusqu’à présent, celles-ci n’ont capturé qu’une adoption de niche – par exemple, Graphcore a eu du mal à gagner du terrain et a vu ses revenus chuter à seulement 2,7  millions $ en 2022, forçant des licenciements​ datacenterdynamics.com. Même le CTO de Graphcore a admis que “le monde n’a pas besoin d’un autre Nvidia ; Nvidia est plutôt bon,” reconnaissant à quel point il est difficile de concurrencer l’écosystème GPU​ datacenterdynamics.com. Cerebras a eu plus de succès dans des déploiements spécialisés ; ses énormes puces à échelle de wafer peuvent surpasser des clusters GPU dans certaines charges de travail, et le chiffre d’affaires de la startup a triplé en 2023 pour atteindre 78,7  millions $​ reuters.com. Cerebras parie sur une approche différenciée et envisage même une introduction en bourse pour défier Nvidia, mais son échelle reste minuscule par rapport à Nvidia (qui a gagné ces 78 millions $ en environ <2 jours de ventes au T4 !). De plus, des fournisseurs de cloud comme Google (TPUs) et Amazon (Trainium/Inferentia) ont construit des puces AI internes pour réduire leur dépendance à Nvidia. Celles-ci sont significatives (les TPUs de Google alimentent une grande partie de ses services cloud AI), mais le TPU v5e de Google est proposé aux côtés des GPU Nvidia sur Google Cloud – indiquant qu’ils complètent plutôt que de véritablement remplacer Nvidia pour la plupart des clients. En résumé, Nvidia jouit aujourd’hui d’un quasi-monopole dans les marchés des GPU les plus haut de gamme, avec AMD comme un solide deuxième acteur faisant des incursions progressives, Intel comme un troisième lointain se concentrant sur le long terme, et des concurrents sectoriels spécifiques (Qualcomm, Apple dans le mobile ; startups dans les niches AI) jouant des rôles spécialisés. L’écosystème large de Nvidia (logiciel Cuda, bibliothèques, base de développeurs) reste un puissant rempart que les concurrents contestent par le biais d’initiatives de normes ouvertes (comme ROCm d’AMD ou oneAPI d’Intel) mais n’ont pas encore égalé.

Analyse SWOT de Nvidia : Pour évaluer la position stratégique de Nvidia, une analyse SWOT met en lumière ses principaux Forces, Faiblesses, Opportunités et Menaces​ investing.com​ investing.com :

• Forces : Nvidia a des forces exceptionnelles. Elle bénéficie d’une leadership sur le marché des technologies AI et GPU, étant le fournisseur privilégié pour les graphiques et l’accélération de pointe​investing.com. Les capacités de R&D de l’entreprise sont de premier ordre – elle livre constamment de nouvelles architectures sur un rythme d’environ 2 ans (par exemple, Pascal → Turing → Ampere → Hopper), la maintenant à la pointe des performances. Nvidia bénéficie également d’un écosystème complet : sa plateforme CUDA et sa pile logicielle sont largement adoptées, créant une haute barrière pour les clients souhaitant passer à des solutions rivales​investing.com. Financièrement, Nvidia est très robuste, avec des marges élevées (marge brute ~75%​investing.com) et une trésorerie abondante, permettant d’investir massivement dans les produits futurs. De plus, Nvidia a cultivé des partenariats stratégiques (avec des fournisseurs de cloud, des OEM et même des constructeurs automobiles) qui amplifient sa portée et son intégration sur le marché. Ces forces en ont fait le “moteur” de l’IA moderne – comme le dit le PDG Jensen Huang, “Le GPU est le moteur de l’IA moderne et de l’informatique.”​apolloadvisor.com
• Faiblesses : Une faiblesse notable est la dépendance de Nvidia aux marchés cycliques, notamment le gaming. Le marché des GPU pour le gaming sur PC peut connaître des hausses et des baisses (comme on l’a vu lors de la flambée et de l’effondrement du minage de crypto il y a quelques années), ce qui peut entraîner une demande volatile​investing.com. Une autre préoccupation est la valorisation de l’action – après sa forte montée en 2024, certains considèrent l’action de Nvidia comme “prix pour la perfection,” portant le risque de surévaluation si la croissance ralentit​investing.com. En termes pratiques, ce niveau d’attente élevé signifie que tout accroc (par exemple, un léger manque à gagner) pourrait déclencher une forte correction. Nvidia est également dépendante des fabricants tiers, notamment TSMC, pour la fabrication de puces​investing.com. Cela l’expose à des contraintes d’approvisionnement ou à des risques géopolitiques à Taïwan (bien que Nvidia ait commencé à diversifier l’emballage et à envisager d’autres fonderies). Enfin, la diversité des produits de Nvidia reste encore quelque peu étroite ; elle a fait des avancées dans les CPU (Grace) et le réseau (Mellanox) mais reste principalement une entreprise de GPU – toute baisse de la demande de GPU lui nuirait de manière disproportionnée.
• Opportunités : Nvidia est bien positionnée pour capitaliser sur plusieurs grandes opportunités. La première est l’adoption croissante de l’IA dans divers secteurs – des services cloud à la santé en passant par la finance – qui stimule la demande pour les accélérateurs​investing.com. Alors que l’IA passe des géants technologiques à pratiquement chaque entreprise, Nvidia peut vendre plus de GPU et de solutions logicielles AI (par exemple, NVIDIA AI Enterprise) à de nouveaux clients. Une autre opportunité est le développement de nouvelles lignes de produits au-delà des GPU traditionnels​investing.com. Nvidia poursuit déjà des CPU pour centres de données (CPU Grace) et combine CPU+GPU (superpuces Grace Hopper), ce qui pourrait ouvrir un nouveau front contre Intel/AMD dans les serveurs. Elle est également impliquée dans l’IA automobile, la visualisation professionnelle (outils Omniverse/métavers) et l’informatique à la périphérie – tous des domaines de croissance. L’essor de l’informatique haute performance (HPC) et de la simulation dans la science et l’industrie est également prometteur : la demande de GPU dans les supercalculateurs, la modélisation climatique, la découverte de médicaments, etc., est en hausse. Si Nvidia peut continuer à innover (par exemple, dans les puces écoénergétiques ou les processeurs AI spécialisés), elle peut pénétrer ces marchés émergents et peut-être même mener de nouvelles catégories (comme l’IA en tant que service via ses partenariats cloud).
• Menaces : Malgré son leadership, Nvidia fait face à de sérieuses menaces. La concurrence s’intensifie, pas seulement de la part des suspects habituels (AMD, Intel) mais aussi des “géants technologiques et des fabricants de puces AI spécialisés”​investing.com. Des entreprises comme Google (TPUs), Amazon, Tesla (avec sa puce AI Dojo D1), et de nombreuses startups investissent dans des silicones personnalisés qui pourraient éroder la domination de Nvidia dans des niches spécifiques. Si l’un de ces efforts produit une solution nettement supérieure pour une charge de travail clé (par exemple, les TPUs de Google pour l’entraînement de certains modèles), Nvidia pourrait perdre des contrats stratégiques. Une autre menace est la potentielle action réglementaire. Le quasi-monopole de Nvidia dans les accélérateurs AI a attiré l’attention ; toute mesure antitrust ou restriction à l’exportation (comme l’interdiction par le gouvernement américain de vendre des GPU AI haut de gamme comme A100/H100 à la Chine) pourrait limiter son marché​investing.com. En fait, les contrôles à l’exportation ont déjà contraint Nvidia à proposer des puces modifiées (H800) en Chine, et un renforcement supplémentaire pourrait impacter les ventes. Les risques géopolitiques sont également significatifs : comme mentionné, Nvidia dépend de TSMC à Taïwan pour la fabrication, donc les tensions entre les États-Unis et la Chine ou l’instabilité du détroit de Taïwan posent des risques d’approvisionnement​investing.com. De plus, les différends commerciaux (comme les droits de douane sur les composants technologiques) peuvent augmenter les coûts – en effet, début 2025, l’action de Nvidia a chuté en raison de craintes de nouveaux droits de douane impactant les puces AI​tradingview.com. Enfin, il existe une menace de cycle technologique plus large : si le “boom” de l’IA se transforme en “bust” de l’IA (par exemple, si les investissements dans l’IA ralentissent ou que les clients réalisent qu’ils ont trop acheté de GPU), la croissance de Nvidia pourrait ralentir de manière inattendue.

Stratégies des Concurrents & Tendances de Part de Marché : Dans le segment des GPU de jeux, Nvidia continue de détenir la part lion (généralement ~80%+ des ventes de cartes additionnelles)​ tomshardware.com, grâce à son avance en performance et à sa forte marque (GeForce). Les GPU Radeon d’AMD, cependant, offrent une alternative de valeur et ont gagné du terrain lorsque Nvidia a rencontré des problèmes d’approvisionnement. En 2024, les expéditions de GPU discrets ont en fait rebondi par rapport à 2023, et la part d’AMD a augmenté alors qu’elle expédiait ~1,4 million de cartes au T4 (son meilleur trimestre de l’année)​ tomshardware.com​ tomshardware.com. Pourtant, Nvidia a expédié près de 7 millions de GPU ce trimestre​ tomshardware.com. En regardant vers l’avenir, les deux entreprises ont retardé le lancement de leurs GPU de nouvelle génération à 2025, donc la concurrence va s’intensifier lorsque les GPU de l’architecture “Blackwell” de Nvidia et les prochaines cartes RDNA4 d’AMD seront lancés. Les premiers rapports suggèrent que les GPU Blackwell de Nvidia pour l’IA ont une telle demande que la production de 2025 a été pré-vendue​ tradingview.com– une indication que Nvidia maintiendra probablement une avance substantielle dans le centre de données à court terme. Pendant ce temps, AMD se concentre sur les APU de centre de données (MI300) qui combinent GPU et CPU dans un seul package, ce qui pourrait être attrayant pour les clients HPC et AI en termes d’efficacité. En fait, les puces MI300A/X d’AMD sont essentielles pour le supercalculateur exascale à venir El Capitan et sont maintenant disponibles sur les plateformes cloud​ ir.amd.com, signalant une réelle concurrence pour le H100 phare de Nvidia dans certaines tâches. La stratégie d’Intel a été double : pour les consommateurs, continuer à améliorer les graphiques Arc (par exemple, les prochains GPU Arc “Battlemage” en 2025) pour capter les joueurs à budget et milieu de gamme ; et pour les centres de données, tirer parti de son acquisition de Habana pour pousser les accélérateurs AI Gaudi, et développer une approche XPU (le projet Falcon Shores désormais révisé) alliant capacités CPU/GPU. Intel a atteint un jalon avec ses GPU alimentant le supercalculateur Aurora, mais commercialement, son impact GPU est mineur jusqu’à présent. Pourtant, la présence à long terme d’Intel (et ses poches profondes) signifient qu’il pourrait progressivement évoluer vers un concurrent GPU plus fort d’ici 2030, surtout s’il utilise ses propres fonderies pour optimiser les coûts.

Développements Technologiques : Tous les acteurs avancent leur technologie pour obtenir un avantage.  Nvidia a rapidement itéré sur l’architecture GPU (ses puces leaders actuelles sont l’architecture “Ada Lovelace” pour le gaming et “Hopper” (H100) pour l’IA/le centre de données). Elle a également introduit le CPU Grace (basé sur ARM) et la superpuce Grace Hopper, s’étendant dans le territoire des CPU pour offrir une solution complète. Un des grands avantages de Nvidia est son logiciel : des éléments comme CUDA, cuDNN, TensorRT et les frameworks AI qui sont hautement optimisés pour les GPU Nvidia, rendant difficile pour les concurrents d’égaler les performances même avec des spécifications matérielles similaires.  AMD a réalisé des progrès technologiques grâce à ses conceptions de chiplets (utilisées dans les CPU Ryzen et certains aspects des GPU RDNA) qui pourraient finalement offrir des avantages en termes de coûts et de rendement dans les GPU. L’architecture CDNA d’AMD (utilisée dans Instinct MI250/MI300) est laser-focalisée sur le calcul/l’IA, et le MI300X dispose d’une énorme mémoire (128 Go HBM) pour cibler de grands modèles​ ir.amd.com. En offrant à la fois des CPU et des GPU haute performance, AMD attire les clients qui souhaitent une alternative à Nvidia – par exemple, un grand cloud (Oracle) en 2024 a commencé à offrir des accélérateurs AMD Instinct MI300 pour des applications AI exigeantes​ ir.amd.com.  Intel a enfin lancé en 2024 ses puces client “Intel 4” Meteor Lake 7nm avec un accélérateur AI intégré (moteur neural), montrant comment les capacités AI se diffusent vers les CPU grand public – une tendance qui pourrait réduire marginalement le besoin de GPU discrets pour l’IA à la périphérie. Dans les GPU, l’arc d’Intel a un bon support de ray tracing et d’encodage AV1, mais Intel est d’une génération ou deux en retard en termes de performances ; son véritable objectif se concentre sur les architectures futures et potentiellement sur l’utilisation de sa base de GPU intégrés (chaque CPU Intel expédié avec un iGPU compte techniquement comme une part de marché GPU, bien qu’il ne soit pas dans des cartes additionnelles).  Qualcomm et Apple progressent sur le front des GPU écoénergétiques. Les dernières puces mobiles Snapdragon 8 Gen 3 de Qualcomm disposent de puissants GPU Adreno capables d’exécuter des modèles AI génératifs sur l’appareil, et Qualcomm vante un “avantage en performance par watt” qui est précieux alors que les tâches AI se répandent vers les dispositifs à la périphérie​ futurumgroup.com. La puce M3 d’Apple (fin 2024) a introduit un puissant GPU à 40 cœurs dans la variante M3 Max, apportant des graphiques de niveau console aux ordinateurs portables, et l’API Metal d’Apple et l’optimisation logicielle donnent un coup de pouce à ses GPU dans les applications prises en charge. Ces développements dans les GPU intégrés mobiles/PC montrent que toute la croissance des GPU ne se situe pas dans les grandes cartes discrètes – une quantité croissante de calcul graphique et AI se produit dans des systèmes intégrés où Nvidia ne joue pas.

En termes de lancements de produits et de feuilles de route: Nvidia devrait lancer sa série GeForce RTX 5000 et ses GPU de centre de données de nouvelle génération en 2025, AMD suivra avec les GPU de la série RX 8000 et échantillonne déjà ses accélérateurs MI300 à de grands clients. La feuille de route d’Intel inclut les GPU Arc Battlemage vers 2025 et Celestial après 2026, ainsi que des avancées continues dans les puces AI spécialisées (Gaudi3 peut-être). Nous voyons également des mouvements inter-domaines : Nvidia intègre des réseaux (DPU comme BlueField), AMD a acquis Xilinx (FPGA) pour améliorer le calcul adaptatif, Intel développe sa pile logicielle pour le calcul hétérogène (oneAPI pour unifier la programmation entre CPU/GPU/FPGA). Tous ces éléments indiquent un paysage concurrentiel où chaque entreprise s’étend au-delà des GPU traditionnels – les lignes entre CPU, GPU, FPGA et ASIC s’estompent alors que les entreprises s’efforcent d’offrir des plateformes de calcul complètes.

3. Avenir du Marché des GPU (2025–2030)

Tendances de Croissance dans l’Accélération GPU & AI : La demande pour les GPU et les accélérateurs AI devrait exploser d’ici 2030, propulsée par une ère d’IA omniprésente, de graphiques immersifs et d’applications intensives en données. Les analystes s’accordent largement à dire que nous sommes au milieu d’un changement massif vers le calcul accéléré. Comme le souligne un rapport, le marché des GPU devrait croître d’environ 33 % par an, atteignant 400  milliards $ d’ici 2030​

globenewswire.com. Cette croissance est soutenue par plusieurs tendances :